基于遗传优化的面向领域的软件质量评价方法研究

论文摘要

本文提出了一种面向领域的软件质量评价的方法,包括面向领域软件质量评价模型和基于遗传算法对该模型优化的比对矩阵两方面。领域软件质量评价模型是以GB/T16260为基准的软件质量评价模型。其针对目标领域质量评价的需求,添加了反映领域特色的新特性,使特定领域软件质量评价更具可操作性与针对性。对比矩阵的优化结合了遗传算法、层次分析法、模糊理论,使各特性的比对更加准确、一致。本文的工作包括三方面内容。首先,以领域分析与GB/T16260《软件工程软件质量》为理论依据,构造了领域质量评价通用模型。一方面,抽取GB/T16260质量模型中适用于目标领域的特性、子特性及度量项；另一方面,抽象领域软件的领域特征。最终将抽取的项及特征项映射到通用模型中,生成目标领域的软件质量评价模型。其次,以模糊层次分析法为基础,结合遗传算法,提出一种修正领域质量模型中对比矩阵的方法,解决了判断矩阵的不一致问题,使软件质量评价顺利进行。遗传算法一次的迭代步骤包括创建初始种群、计算适应度、选择复制、交叉以及变异。经过多次迭代优化,最终对比矩阵具备可接受的一致性。采用特征值法,求解得出各对比要素的权重。最后,在运用领域质量模型与遗传优化的基础上,生成信贷领域软件质量模型,并对信贷领域若干软件系统实施评价。对信贷领域若干系统评价结果与实际相符,表明利用遗传优化的面向领域软件质量评价方法具有可行性。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第1章 绪论
• 1.1 研究背景及课题来源
• 1.2 国内外研究现状
• 1.2.1 质量模型研究现状
• 1.2.2 多指标综合评判方法研究现状
• 1.3 论文的研究内容与意义
• 1.4 论文内容安排
• 1.5 本章小结
• 第2章 相关理论概述
• 2.1 领域分析
• 2.1.1 领域概念
• 2.1.2 领域分析过程
• 2.2 模糊集基本概念
• 2.2.1 论域
• 2.2.2 隶属函数
• 2.2.3 λ-截集
• 2.3 层次分析法
• 2.4 遗传算法
• 2.5 本章小结
• 第3章 面向领域质量评价模型
• 3.1 GB/T16260质量模型抽取
• 3.2 领域特征
• 3.2.1 特征定义
• 3.2.2 特征抽象
• 3.2.3 特征性质
• 3.2.4 特征之间的关系
• 3.2.5 特征描述
• 3.3 领域质量评价通用模型
• 3.3.1 符号定义
• 3.3.2 通用模型
• 3.3.3 通用模型实例化
• 3.4 本章小结
• 第4章 基于遗传优化的模糊层次分析法
• 4.1 概述
• 4.2 模糊层次分析建模
• 4.2.1 建立层次结构模型
• 4.2.2 定义模糊标度
• 4.2.3 设定隶属函数
• 4.2.4 建立对比矩阵
• 4.3 对比矩阵优化
• 4.3.1 优化建模
• 4.3.2 初始种群创建
• 4.3.3 适应度计算
• 4.3.4 选择复制
• 4.3.5 交叉
• 4.3.6 变异
• 4.4 优化分析
• 4.5 本章小结
• 第5章 信贷领域软件质量评价
• 5.1 模糊层次分析建模
• 5.1.1 抽取GB/T16260质量模型
• 5.1.2 抽象信贷领域特征
• 5.1.3 信贷领域质量模型
• 5.1.4 层次结构模型
• 5.2 权重确定
• 5.3 质量比对
• 5.4 本章小结
• 第6章 总结与展望
• 6.1 总结
• 6.2 展望
• 参考文献
• 致谢
• 作者在攻读硕士学位期间发表的论文